🚀從零構建AI智能體：九大核心技術拆解與落地建議
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今天我們來系統梳理AI智能體架構設計的九大核心技術，這些技術構成了現代AI應用開發的核心框架，涵蓋從基礎推理到多智能體協作、從數據處理到人機交互的關鍵層面。歡迎各位指正交流。
一、AI 智能體（AI Agent）
AI智能體是一種具備自主意識的軟體實體，能夠感知環境、進行推理與決策，並執行相應動作。其核心架構包括以下組件：
- Prompt（提示詞）：用於引導大型語言模型（LLM）的行為，定義可用的工具集，輸出為JSON格式，指示下一步操作（如工具調用或函數調用）。
- Switch 語句：根據LLM返回的JSON內容解析並決定後續操作。
- 累積上下文：記錄已執行的操作及其結果，為後續決策提供依據。
- For 循環：驅動整個流程循環執行，直至LLM返回終止信號（如標記為“Terminal”的響應）。
這種結構使AI智能體兼具高效性、靈活性和適應性。
二、Agentic AI
Agentic AI 代表多智能體協作的系統架構。與單體智能體不同，它由多個智能體組成，具備動態任務分解、持久記憶和高級任務編排能力，可應對更複雜的工作流程。
其結構類似交響樂團，各智能體分工協作、共享資訊、動態調整策略，適用於醫療診斷、科研協作、機器人協同等複雜場景。
ps：如果你對多智能體代理的工作模式和技術不是很了解，建議你可以看看我之前整理的一个技術文檔《Agentic AI 多智能體代理模式技術詳解》。
三、工作流（WorkFlow）
WorkFlow 通過將大任務拆解為多個小任務，並按順序執行，以提升處理效率和準確性。尤其在高可靠性要求的場景中，可避免AI智能體因自主規劃而產生的錯誤或“幻覺”。
例如在訂單處理中，WorkFlow可自動檢查庫存、觸發補貨、通知客戶，形成端到端的自動化流程。
四、RAG（檢索增強生成）
RAG系統通過檢索外部知識庫增強生成模型的輸出，尤其適用於企業知識管理場景。其架構分為兩階段：
- 預處理：將文本數據分塊、編碼為向量，並存儲至向量資料庫。
- 檢索與生成：將用戶查詢與向量庫匹配，檢索相關上下文，與問題一並提交給LLM生成答案。
該方法顯著提升了模型輸出的準確性和事實一致性。
ps：由於文章篇幅有限，之前我也整理過關於RAG檢索增強生成的技術文檔，建議粉絲朋友自行領取查閱：《檢索增強生成（RAG）》。
五、微調（Fine-tuning）
儘管預訓練模型能力強大，但仍需微調以適應具體場景。微調的主要原因包括：
- 模型與人類策略差異；
- 缺乏領域數據；
- 訓練數據陳舊；
- 預訓練成本高；
- 數據安全需求。
微調分為全參數微調與高效參數微調（PEFT），通常包括數據工程、模型加載、迭代訓練等步驟。
六、函數調用（Function Calling）
由OpenAI推動的Function Calling技術使LLM能通過自然語言調用外部API，以獲取即時數據（如天氣、股價等）。其流程包括：
- 識別需求；
- 選擇函數；
- 準備參數；
- 執行調用；
- 整合響應。
儘管開發友好，該技術仍存在跨模型不一致、平台依賴、擴展性有限等問題。
七、MCP（模型上下文協議）
由Anthropic提出的MCP協議，旨在標準化LLM與外部工具的整合方式。其採用客戶端-伺服器架構，包括：
- MCP主機（如IDE或AI工具）；
- MCP客戶端（管理連接）；
- MCP伺服器（提供標準化功能）；
- 數據源（本地或遠程）。
該協議提升了大模型的安全性、靈活性和生態兼容性。
八、A2A（智能體間通信協議）
A2A是一種開放協議，用於解決多智能體系統中的狀態轉移、遠程協作與資源共享問題。其核心機制包括：
- 能力發現：通過“Agent Card”公開智能體能力；
- 任務管理：支持長短任務同步；
- 協作通信：智能體間傳遞上下文與結果；
- 用戶體驗協商：統一數據返回格式。
A2A基於HTTP、SSE、JSON-RPC等標準構建，強調安全性與企業級整合。
九、AG-UI（智能體用戶交互協議）
AG-UI專注於前端與AI智能體之間的通信標準化，避免為不同框架重複開發交互邏輯。其採用事件驅動機制，支持16種標準事件，兼容SSE、WebSocket等傳輸方式。
該協議實現雙向通信，前端可發送事件與上下文，智能體可流式返回響應，極大提升了開發效率與體驗一致性。
最後總結
以上九大技術構成了AI智能體架構的核心體系，覆蓋了智能體基礎、多智能體協作、知識增強、模型優化、工具調用、協議標準化及人機交互等關鍵維度。隨著技術演進，這些組件將繼續推動AI應用向更智能、更協同、更易用的方向發展。
如果您對AI大模型架構設計與落地實踐感興趣，歡迎關注我的後續分享。
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